我也是一名產品經理，曾負責過搜尋、rank、推薦策略等方面的工作，其中都會涉及到ai的應用。這裡我就分享下我的看法。

AI將如何影響產品經理的工作呢？其實這也可以看成是在ai時代，機器時代，產品經理應該是什麼角色，怎麼配合的問題。

總結起來，產品經理不是去跟機器比執行效率，而是去訓練機器

ai最擅長的其實就是資料處理最佳化能力，pm的要做的是基於對業務的理解，對產品機會方向的判斷，給機器設定合理的最佳化目標，並且，可能是動態調整的。

簡單來說，就是明確產品場景，確定業務的核心指標，並以靈活指標擬合長期目標。

ai的最佳化不是一蹴而就的，他需要一個不斷改進不斷調教的長週期。在機器演算法尚未完善前，產品經理應該給出一個兜底的方案作為底線，即使隨著AI技術的日趨完善，我認為兜底規則都是必要的。

以反低質反低俗為例，在模型識別不好的時候，我們可以透過使用者舉報反饋、資料異常波動複審等方式攔截一部分低俗內容。

基於你對業務的理解，挖掘使用者場景和需求，不斷髮現問題和最佳化點。那這點也是不管什麼環境下，pm都會去做的一件事。

發現問題對於AI來說，其實也是糾偏，發現AI的問題。去看機器最終實現的效果，與在制定目標時存在的偏差。比如目標是播放完成率，很可能機器最後都是推薦幾秒鐘的影片，點一下就完成了。

對人工智慧保持正向，整體上不覺得人工智慧會取代人。真正能夠取代人的還是人。比如：

開始有產品思維的研發人員，

開始有產品思維的運營人員，

開始有產品思維的銷售人員，

……

總之，每個人都有產品思維了。

所以，在這裡主要思考的點是：

1、有哪些工作是站在找一個畢業生就能夠完成的——這個工作內容基本會被人工智慧取代；

2、哪些工作是現階段一個研發/運營/銷售能取代的，那麼說明你這部分工作競爭壁壘還不夠高，需要提升到他們搞不定；

3、最後一個思考點，如果此時公司要裁員，我是不是30%的範圍內的？如果是，你覺得主要是哪方面能力還不夠，那麼就抓緊時間補。

如果真說到對產品經理工作的影響，那麼就是需要更多思考自己的工作如何能夠更多的與AI相結合，從而分離同重復性的AI可替代的工作給到AI，而需要思考的那一部分逐步的提升建立絕對意義上的門檻。